EITC/AI/MLP Maschinelles Lernen mit Python

by Administrator / Dienstag, 02 Februar 2021 / Veröffentlicht in Allgemein

Aktueller Status

Nicht eingeschrieben

Preis

€110

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EITC/AI/MLP Maschinelles Lernen mit Python ist das europäische IT-Zertifizierungsprogramm zu den Grundlagen des Programmierens von maschinellem Lernen mit Python-Sprache.

Der Lehrplan des EITC/AI/MLP-Maschinellen Lernens mit Python konzentriert sich auf theoretische und praktische Fähigkeiten in der Programmierung des maschinellen Lernens, die in der folgenden Struktur organisiert sind und umfassende videodidaktische Inhalte als Referenz für diese EITC-Zertifizierung umfassen.

Maschinelles Lernen (ML) ist das Studium von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung automatisch verbessern. Es wird als Teil der künstlichen Intelligenz gesehen. Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen ein Modell basierend auf Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu sein.

Algorithmen für maschinelles Lernen werden in einer Vielzahl von Anwendungen wie E-Mail-Filterung und Computer Vision verwendet, bei denen es schwierig oder nicht durchführbar ist, herkömmliche Algorithmen zur Ausführung der erforderlichen Aufgaben zu entwickeln. Maschinelles Lernen wurde 1959 von Arthur Samuel als „Studienbereich definiert, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden“.

Eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist eng mit der Computerstatistik verbunden, die sich auf Vorhersagen mithilfe von Computern konzentriert. Allerdings ist nicht alles maschinelle Lernen statistisches Lernen. Das Studium der mathematischen Optimierung liefert Methoden, Theorie und Anwendungsbereiche auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Data Mining ist ein verwandtes Forschungsgebiet, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unbeaufsichtigtes Lernen konzentriert. In seiner Anwendung auf geschäftliche Probleme wird maschinelles Lernen auch als Predictive Analytics bezeichnet.

Ansätze des maschinellen Lernens werden traditionell in drei große Kategorien unterteilt, abhängig von der Art des „Signals“ oder „Feedbacks“, das dem Lernsystem zur Verfügung steht:

Überwachtes Lernen: Dem Computer werden Beispieleingaben und die gewünschten Ausgaben präsentiert, die von einem „Lehrer“ gegeben werden. Ziel ist es, eine allgemeine Regel zu lernen, die Eingaben auf Ausgaben abbildet.
Unüberwachtes Lernen: Dem Lernalgorithmus werden keine Bezeichnungen zugewiesen, sodass er selbstständig die Struktur in seiner Eingabe finden kann. Unbeaufsichtigtes Lernen kann ein Ziel an sich sein (verborgene Muster in Daten entdecken) oder ein Mittel zum Zweck (Feature-Lernen).
Verstärkungslernen: Ein Computerprogramm interagiert mit einer dynamischen Umgebung, in der es ein bestimmtes Ziel erreichen muss (z. B. ein Fahrzeug fahren oder ein Spiel gegen einen Gegner spielen). Während des Navigierens durch den Problembereich erhält das Programm ein Feedback, das den Belohnungen entspricht und das es zu maximieren versucht.

Es wurden andere Ansätze entwickelt, die nicht genau in diese dreifache Kategorisierung passen, und manchmal wird mehr als einer von demselben maschinellen Lernsystem verwendet. Zum Beispiel Themenmodellierung, Dimensionsreduktion oder Meta-Lernen.

Ab 2020 ist Deep Learning der dominierende Ansatz für viele laufende Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens.

Python ist eine interpretierte Programmiersprache auf hoher Ebene und für allgemeine Zwecke. Die Designphilosophie von Python betont die Lesbarkeit von Code durch die bemerkenswerte Verwendung von signifikanten Leerzeichen. Seine Sprachkonstrukte und sein objektorientierter Ansatz sollen Programmierern helfen, klaren, logischen Code für kleine und große Projekte zu schreiben. Python wird aufgrund seiner umfassenden Standardbibliothek häufig als "Batterie enthalten" -Sprache bezeichnet. Python wird häufig in Projekten mit künstlicher Intelligenz und Projekten für maschinelles Lernen mit Hilfe von Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, Pytorch und Scikit-learn verwendet.

Python ist dynamisch typisiert (zur Laufzeit werden viele gängige Programmierverhaltensweisen ausgeführt, die statische Programmiersprachen während der Kompilierung ausführen) und müllsammelt (mit automatischer Speicherverwaltung). Es unterstützt mehrere Programmierparadigmen, einschließlich strukturierter (insbesondere prozeduraler), objektorientierter und funktionaler Programmierung. Es wurde Ende der 1980er Jahre erstellt und 1991 von Guido van Rossum als Nachfolger der Programmiersprache ABC erstmals veröffentlicht. Python 2.0, das im Jahr 2000 veröffentlicht wurde, führte neue Funktionen wie Listenverständnis und ein Garbage Collection-System mit Referenzzählung ein und wurde mit Version 2.7 im Jahr 2020 eingestellt. Python 3.0, das im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, war eine wichtige Überarbeitung der jeweiligen Sprache Nicht vollständig abwärtskompatibel und viel Python 2-Code wird unter Python 3 nicht unverändert ausgeführt. Mit dem Ende der Lebensdauer von Python 2 (und Pip, das die Unterstützung im Jahr 2021 eingestellt hat) wird nur Python 3.6.x und höher unterstützt, wobei ältere Versionen noch vorhanden sind Unterstützung zB Windows 7 (und alte Installationsprogramme, die nicht auf 64-Bit-Windows beschränkt sind).

Python-Interpreter werden für Mainstream-Betriebssysteme unterstützt und sind für einige weitere verfügbar (und haben in der Vergangenheit viele weitere unterstützt). Eine globale Community von Programmierern entwickelt und pflegt CPython, eine kostenlose Open-Source-Referenzimplementierung. Die Python Software Foundation, eine gemeinnützige Organisation, verwaltet und leitet Ressourcen für die Python- und CPython-Entwicklung.

Ab Januar 2021 belegt Python nach T und BE den dritten Platz im TIOBE-Index der beliebtesten Programmiersprachen, nachdem es zuvor den zweiten Platz und die Auszeichnung für den beliebtesten Gewinn für 2020 erhalten hatte. 2007 und 2010 wurde es zur Programmiersprache des Jahres gewählt und 2018.

Eine empirische Studie ergab, dass Skriptsprachen wie Python für Programmierprobleme bei der Manipulation von Zeichenfolgen und der Suche in einem Wörterbuch produktiver sind als herkömmliche Sprachen wie C und Java, und stellte fest, dass der Speicherverbrauch häufig „besser als Java und nicht“ ist viel schlimmer als C oder C ++ ”. Zu den großen Organisationen, die Python verwenden, gehören ua Wikipedia, Google, Yahoo! CERN, NASA, Facebook, Amazon, Instagram.

Neben seinen Anwendungen für künstliche Intelligenz wird Python als Skriptsprache mit modularer Architektur, einfacher Syntax und Rich-Text-Verarbeitungswerkzeugen häufig für die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Um sich im Detail mit dem Zertifizierungscurriculum vertraut zu machen, können Sie die folgende Tabelle erweitern und analysieren.

Das EITC/AI/MLP Machine Learning with Python Certification Curriculum verweist auf frei zugängliche didaktische Materialien in Videoform von Harrison Kinsley. Der Lernprozess ist in eine schrittweise Struktur (Programme -> Lektionen -> Themen) unterteilt, die relevante Lehrplanteile abdeckt. Unbegrenzte Beratung durch Domänenexperten wird ebenfalls angeboten.
Einzelheiten zum Zertifizierungsverfahren finden Sie unter So funktioniert es.

Maschinelles Lernen wurde 1959 von Arthur Samuel als "Studienbereich definiert, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden". Das EITC/AI/MLPP-Programm für maschinelles Lernen mit Python zielt darauf ab, Grundlagen des maschinellen Lernens (einschließlich des grundlegenden Verständnisses der Theorie) einzuführen, wobei der Schwerpunkt auf dem Programmieren mit Python liegt. Mit Ausnahme der Theorie werden Anwendungen sowie theoretische und praktische Aspekte von überwachten, unbeaufsichtigten und tief lernenden Algorithmen für maschinelles Lernen behandelt. Das Programm umfasst lineare Regression, K Nearest Neighbors, Support Vector Machines (SVM), Flat Clustering, hierarchisches Clustering und neuronale Netze. Es enthält Grundbegriffe der beteiligten Algorithmen und der dahinter stehenden Logik. Es behandelt auch die Diskussion der Anwendungen der Algorithmen bei der Programmierung unter Verwendung beispielhafter realer Datensätze zusammen mit Modulen (z. B. Scikit-Learn). Das Programm wird auch Details zu jedem der Algorithmen abdecken, indem diese Algorithmen in Code implementiert werden, einschließlich der beteiligten Mathematik mit Einsichten darüber, wie genau die Algorithmen funktionieren, wie sie modifiziert werden können und welche Eigenschaften sie haben, einschließlich Vor- und Nachteile. Die beim maschinellen Lernen verwendeten Algorithmen sind ziemlich einfach (abhängig von ihrer Skalierungsnotwendigkeit für große Datenmengen), ebenso wie die Mathematik, auf der sie basieren (lineare Algebra).